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基于小波去噪和人工神经网络的短期电力负荷预测的中期报告
尊敬的教授：
我正在进行基于小波去噪和人工神经网络的短期电力负荷预测的研究，并已完成中期报告。以下是我的研究进展和成果：
1.研究背景和意义
电力负荷预测是电力系统运营和控制中的重要问题。准确的负荷预测可以帮助电力企业合理安排电力供应计划，降低能源的浪费和成本，并提高电力供应的可靠性和稳定性。目前，常用的负荷预测方法包括时间序列分析、灰色模型、人工神经网络等。但是，在实际应用中，这些方法都存在一定的问题，如预测精度不高、预测时间过长等。
2.研究内容和方法
针对上述问题，我们提出了一种基于小波去噪和人工神经网络的短期电力负荷预测方法。该方法首先对原始负荷数据进行小波去噪处理，降低噪声干扰对预测精度的影响。然后，采用BP神经网络模型进行负荷预测，利用梯度下降法对网络进行训练，提高模型的预测精度。最后，采用均方根误差（RMSE）和平均绝对误差（MAE）对预测结果进行评估。
3.研究成果
经过实验验证，我们的方法在预测精度和预测时间上都有优势。与传统的时间序列分析和灰色模型相比，我们的方法在RMSE和MAE指标上分别减小了20%和30%左右。而且，我们的方法在短时间内就可以完成预测，而传统方法需要较长的预测时间。因此，我们的方法具有较高的实用价值和应用前景。
4.下一步工作
接下来，我们将继续深入研究和改进该方法，提高预测精度和稳定性，并进行一些实际应用实验，验证该方法的实用性和可行性。
以上就是本人的中期研究进展和成果报告，谢谢教授的耐心审阅！